Fisher-Boost
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Xerox Research Centre Europe (XRCE)
- Typ organizace
- Industry
- Země
- France
- Publikováno
- 5 September 2010
- Autoři
- Florent Perronnin, Jorge Sánchez, Thomas Mensink
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 350,000 tokens
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Doba reálného času
- 22 hours
"Extracting and projecting the SIFT features for the 350K training images takes approx. 15h (150ms / image), learning the GMM on a random subset of 1M descriptors approx. 30 min, computing the Fisher vectors. Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification 155 approx. 4h (40ms / image) and learning the 18 classifiers approx. 2h (7 min / class). " 15 + 0.5 + 4 + 2 = 21.5 hours
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 3,062
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Fisher-Boost byl zveřejněn Xerox Research Centre Europe (XRCE), v zemi zaznamenané jako France, během September 2010. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 350,000 tokeny textu
Odpovědi
Fisher-Boost — běžné otázky
Fisher-Boost— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Fisher-Boost— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Xerox Research Centre Europe (XRCE), zakládající se na France, organizace zařazená jako industry.
Fisher-Boost— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2010. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Fisher-Boost— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Fisher-Boost— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Fisher-Boost— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.